set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信...
apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) df Trick 8 缩减数据的体积 drinks.info(memory_usage='deep') ## 30.5 KB <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 193 entries, 0 to 192 Data columns (total 6 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 ...
DataFrame类型用python操作不太方便，所以使用values转为numpy数组的形式（这和列表很相似，可以像列表哪样...
to get around that: I can use ifnp.isnan(df1.iloc[0]['E'])which evaluates toTrue, but if there is a value already inEI will get aTypeError. Essentially what I want is this sort of logic within my function: if df1.iloc[x]['E'] is null: df1.iloc[x, df1.columns.get_loc(...
df2.set_index("key",inplace=True) df1.join(df2,on="key") 输出: A B C D key 0 A0 B0 C0 D0 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B2 C2 D2 3 A3 B3 NaN NaN 3⃣️merge函数--数据库列合并 语法:pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,sort=False...
利用set唯一性去重 # 利用set方法去重 print('去重之前的所有菜品总数为:',len(dishes)) dish_set=set(dishes) print('去重之后的所有菜品总数为:',len(dish_set)) 去重之前的所有菜品总数为:10037 去重之后的所有菜品总数为:145 1. 2. 3. 4.
类似函数: notna, fillna, isnull groupby groupby 操作涉及拆分数据、应用函数和结果的某种组合。一个特定的用例是识别列的相同元素并将这些行的结果分组。 代码语言:javascript 复制 >>>df=pd.DataFrame({'Animal':['Falcon','Falcon',...'Parrot','Parrot'],...'Max Speed':[380.,370.,...
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐df2= pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python') ret=df2.info()print(ret) 执行输出:
图2 输出的结果先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在的单元格删了,下方的单元格往上移,如果下方单元格的值
函数功能:返回一个包含数据是否是null的信息数据 传入参数: obj obj: DataFrame/Series类型,待判断的数据 返回参数: bool bool: DataFrame/Series类型,返回的判断结果,True表示null,False则不是 2.2.3 to_datetime()函数 函数调用: date = pd.to_datetime(arg) ...